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Zwei Ingenieure mit Schutzhelmen stehen in der Fabrik und schauen auf einen Laptop.

Tech Trends 2030: Die nächste Ära der generativen KI

Unser zweiter Bericht in der „Tech Trends 2030: A Siemens Foresight Series“ untersucht die Entwicklungen im Bereich der generativen KI und ihre Auswirkungen auf die Industrie. Wichtige Trends wie agentische KI und grundlegende Modelle werden industrielle Anwendungen in den kommenden Jahren prägen.

Trendbericht lesen

Das Potenzial der KI ausschöpfen

KI hat in den letzten Jahrzehnten in der Industrie einen enormen Mehrwert geschaffen. Innovationen in den Bereichen maschinelles Lernen und neuronale Netze ermöglichten Lösungen wie vorausschauende Wartung oder generatives Design. Mit dem jüngsten Durchbruch in der generativen KI ergaben sich jedoch neue Möglichkeiten, die — trotz des Hypes und der Begeisterung — der Branche einen echten Mehrwert bieten. Von industriellen Copiloten für Fachkräfte und der beschleunigten KI-gestützten Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine bis hin zu großen Sprachmodellen (LLMs) als „Übersetzer“ zwischen APIs in industriellen Anwendungen — das Potenzial der generativen KI im industriellen Bereich wird immer größer.

Die wichtigsten Trends auf unserem Radar

Modelle für industrielle Fundamente

Industrial Foundation-Modelle werden anhand branchenspezifischer Daten vorab trainiert, sodass KI-Lösungen schneller und genauer eingesetzt werden können.

Agentische KI

Agentic AI bezieht sich auf den Einsatz von KI-Systemen, die ein gewisses Maß an Autonomie und Entscheidungsfähigkeit im industriellen Kontext besitzen.

Multimodale LLMs

Multimodale Large Language Models (LLMs) kombinieren Sprachverständnis mit visueller Wahrnehmung und verarbeiten Daten aus Text, Bildern und Videos sowie branchenspezifische Daten wie Zeitreihen.

Edge-Modelle

Industrial Edge beinhaltet den Einsatz von KI-Algorithmen und Rechenleistung am Rand industrieller Netzwerke, näher an der Datenquelle.

Spezialisierte Hardware

Spezialisierte Hardware — wie Graphics Processing Units (GPUs) oder Language Processing Units (LPUs) fähige Edge-Geräte — sorgen für eine leistungsstarke Rechenleistung am Edge und ermöglichen die Echtzeitverarbeitung von KI-Algorithmen.

Die neue Ära der generativen KI meistern: eine ganzheitliche Strategie

Um sicherzustellen, dass die Interessengruppen 2030 für die Fortschritte und Herausforderungen der industriellen KI gerüstet sind, ist es unerlässlich, dass die Interessengruppen einen umfassenden strategischen Ansatz verfolgen.

  • Innovation: Förderung einer Innovationskultur innerhalb des Unternehmens, die sich die KI-Technologie zunutze macht.
  • Industrielle Umgebungen: Sicherstellung der Anforderungen und Standards industrieller Umgebungen: Cybersicherheit, Schadensminimierung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Minderung von Verzerrungen bei Schulungsdaten.
  • Kultur der KI: Förderung eines ökosystemorientierten Ansatzes für industrielle KI: Der optimale Austausch von Daten mit Partnern, Kunden und Experten wird Unternehmen helfen, im neuen Zeitalter der KI erfolgreich zu sein.